Nathan Lambert cuestionó el 6 de octubre de 2026 que las alertas sobre GLM-5.3 justifiquen prohibir modelos de pesos abiertos. En una columna de Interconnects, sostiene que hay poca evidencia pública de un salto en los daños tras más de un mes de disponibilidad.
Publicar los pesos, los parámetros aprendidos por el modelo, permite ejecutar copias en infraestructura propia. El acceso mediante un servicio cerrado sigue sujeto a las condiciones del proveedor.
Lambert considera razonable el trabajo técnico de Anthropic, pero advierte que prohibir modelos abiertos podría perjudicar la defensa en infraestructura privada. Cita las redes desconectadas de internet como un caso de uso y presenta ese beneficio como un argumento que merece estudiarse.
La comparación corresponde a Mythos Preview
La alerta de Anthropic publicada en septiembre se apoyó en pruebas aisladas. En su informe del 29 de septiembre, la compañía, competidora de Z.ai, registró 50 resultados exitosos en 410 intentos de GLM-5.3 frente a vulnerabilidades conocidas del motor V8 de Chrome. Claude Mythos Preview logró 56 de 410. La evaluación medía la construcción de exploits, programas que aprovechan fallas del software.
Otro ensayo examinó si el modelo aceptaba tareas dañinas después de modificar las condiciones de la solicitud o del modelo. Anthropic aclara que esa simulación no ejecutaba el código generado ni permitía interactuar con sistemas externos. Sus resultados describen comportamiento bajo esas condiciones, no intrusiones consumadas.
El CAISI, centro de evaluación de IA del NIST estadounidense, aportó una comparación independiente el 17 de septiembre. Identificó a GLM-5.3 como el modelo de pesos abiertos con mayor capacidad cibernética publicado hasta esa fecha. También lo situó unos cuatro meses detrás de la frontera estadounidense en su medida agregada de cuatro pruebas.
La metodología del NIST incluyó modelos de acceso restringido y, cuando correspondía, desactivó sus protecciones cibernéticas. Al comparar ambos informes, el parecido con Mythos Preview queda acotado a determinadas pruebas; la brecha frente a la frontera estadounidense corresponde a una evaluación más amplia. Tampoco son idénticas las capacidades que un laboratorio puede medir y las que un usuario tiene disponibles en un servicio comercial.
Lambert reclama evidencia sobre los daños
La columna de Lambert no presenta un registro exhaustivo de incidentes atribuidos a GLM-5.3. La escasez de evidencia pública que señala no demuestra que no haya ataques ni certifica que el modelo sea seguro.
El mismo 6 de octubre, Jamie Dimon, CEO de JPMorgan Chase, sostuvo en una entrevista con Bloomberg TV que el riesgo asociado a la IA se había multiplicado por diez después de Mythos. La crónica de Bloomberg reproducida por The Business Times recoge esa advertencia, pero no explica un método de cálculo. Esa cifra es una valoración del ejecutivo, distinta de una estadística de ataques observados.
Anthropic amplía el acceso para defensores
Anthropic también anunció el 6 de octubre una ampliación de su Cyber Verification Program. La actualización publicada en la página de Project Glasswing establece tres niveles de acceso para profesionales de seguridad que cumplan sus requisitos, con capacidades avanzadas y menos bloqueos. Incluye modelos como Claude Mythos 5.1.
La ampliación ofrece una vía de acceso controlado por el proveedor. Permite distinguir dos decisiones que atraviesan esta controversia: quién puede utilizar herramientas potentes de ciberseguridad y quién puede conservar una copia del modelo para ejecutarla por su cuenta.
Los participantes actuales de Project Glasswing pasarán al nivel de acceso especializado del programa ampliado, según Anthropic.
